Эффективная модель для мобильных и краевых устройств, оптимизирующая пропускную способность и задержку без ущерба точности.

 LowFormer: A Highly Efficient Vision Backbone Model That Optimizes Throughput and Latency for Mobile and Edge Devices Without Sacrificing Accuracy






LowFormer: Эффективная модель для компьютерного зрения

LowFormer: Эффективная модель для компьютерного зрения, оптимизирующая пропускную способность и задержку для мобильных и периферийных устройств без потери точности

В компьютерном зрении архитектуры базовых моделей играют решающую роль в задачах распознавания изображений, обнаружения объектов и семантической сегментации. Они извлекают локальные и глобальные особенности изображений, что позволяет машинам понимать сложные образцы. Традиционно сверточные слои были основным компонентом этих моделей, но недавние достижения включают механизмы внимания, улучшающие способность модели улавливать как локальные детали, так и глобальный контекст. Свертки фокусируются на региональной информации, а механизмы внимания позволяют широкому пониманию изображения, что приводит к более точным прогнозам.

В моделях компьютерного зрения улучшение вычислительной эффективности при сохранении или улучшении точности остается актуальной проблемой. Многие модели используют операции умножения-накопления для измерения эффективности. Однако этот подход не учитывает критические факторы, такие как расходы на доступ к памяти и степень параллелизма, которые значительно влияют на реальную производительность модели. Для решения этой проблемы современные модели должны учитывать фактическое время выполнения и пропускную способность, а не только теоретические метрики эффективности, такие как операции умножения-накопления.

В связи с этим возникает необходимость в методах, которые позволят найти баланс между эффективностью и точностью. Появилось несколько методов, направленных на решение этой проблемы. Однако многие существующие модели сталкиваются с проблемами производительности из-за высоких расходов на доступ к памяти или неоптимального использования параллельных вычислений. Исследователи университета Удине, Италия, представили новую семейство эффективных базовых сетей под названием LowFormer, чтобы решить эти вызовы.

LowFormer демонстрирует значительные улучшения производительности по сравнению с существующими моделями. Например, вариант LowFormer-B0 достигает в 2 раза большей пропускной способности по сравнению с MobileOne-S2, одновременно снижая задержку на 15% на GPU. Модель LowFormer-B3, обладающая наибольшей сложностью, обеспечивает почти в 3 раза большую пропускную способность на GPU по сравнению с FAT-B3, снижая задержку на 55%. При этом модель сохраняет высокую точность, обладая топ-1 точностью 83,64% на ImageNet-1K, превосходя другие эффективные базовые модели.

LowFormer также обещает в приложениях краевых вычислений. Его аппаратная эффективность подтверждена на различных платформах, включая мобильные GPU и процессоры ARM. Например, LowFormer-B1 превосходит MobileOne-S4 на 0.5% по топ-1 точности, обеспечивая при этом на 32% меньшую задержку на мобильном GPU и на 59% меньшую задержку на процессоре ARM.

В заключение, LowFormer решает ключевую проблему оптимизации базовых моделей для эффективности аппаратного обеспечения без ущерба точности. Модель фокусируется на фактических метриках выполнения, таких как пропускная способность и задержка, а не только на теоретических метриках, что делает ее ценным инструментом для высокопроизводительных и ресурсоограниченных сред.


Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…